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【脑科学日报】20221123 星期三

  Nat Neurosci:2022年世界杯已开幕,一起了解运动技能背后的神经机制

  原创brainnews创作团队

  

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  目前科学家仍不清楚神经系统是如何在不断变化的情况下,继续维持已有的行为。为了回答这个问题,近日,Bence P. Olveczky团队在Nature Neuroscience杂志上发表了他们最新的研究成果:在大鼠进行包括后天学习的和先天的刻板运动行为时,研究人员连续数周记录了运动皮层和纹状体中的单个神经元活动,他们的文章名为“Long-term stability of single neuron activity in the motor system”。(抱歉,文章标题截图错误,请忽略下图)

  

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  早上醒来时,我们会刷牙,然后骑车上班,下班后,可能会去打一场网球比赛。这些运动技能以及许多其他技能是通过反复练习获得,并存储在我们的大脑中,即使几个月没有练习后也可以回忆起来并继续执行(如,打网球)。科学家着迷于这种运动技能背后的神经回路,但我们并不清楚这些技能如何随着时间的推移而持续存在。

  目前有两个理论解释可塑性脑回路中稳定记忆的悖论。人们普遍认为运动控制是由低维动力学支配的,因此这个悖论可以通过“简并子空间(degenerate subspace)”来解决,在简并子空间里神经活动可以在不影响行为或任务表现的情况下发生变化。虽然这将摆脱对单个神经元水平稳定活动的要求(图1a),但它要求种群活动的任何变化仅发生在简并子空间中。然而我们并不了解与其相关的脑回路机制。

  另一种保持稳定运动输出的方法是限制神经回路的变化,使其不影响与已有行为相关的单个神经元活动。在这种情况下,锁定到行为的单个神经元的活动模式将随着时间的推移保持恒定或高度相似(图1a)。人类和其他哺乳动物使用相同的“通用”运动网络进行广泛的后天习得的和先天的行为,在这种网络中,是否有类似的机制使其保持运动记忆的稳定还有待研究。

  本文调查了后天习得的和先天的行为,并利用高时空分辨率记录动物的行为,以解释与任务相关的运动输出的任何变化(图1)。

  

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  图1. 调查长期神经和行为稳定性的范例。

  稳定和不稳定运动回路的网络模型

  在分析与任务相关的神经活动的稳定性时,重要的是不仅要考虑总体水平的稳定性,还要考虑与任务相关的单个神经元的水平。为了突出这一区别,作者首先模拟了一个简并控制网络(degenerate control network,图2a),然后对回路的噪声动力学进行了100次模拟,并从Poisson观察模型中生成峰值,以组成模拟不同阶段的实验数据(图2b,c)。

  作者发现 RNN (循环神经网络)中各个单元的激活模式往往会随着实验阶段的不同而变化,时间接近的阶段会表现出更相似的激活模式(图2d)。

  为了量化这一点,作者计算了所有阶段PETHs的相关性,发现作为阶段之间时间差的函数,这种PETH相关性下降了。相比之下,当网络参数在单个局部极小值附近波动时,则产生稳定的单个单元活动(图2e)。

  

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  图2.分析循环网络模型中的神经稳定性

  在学习的运动任务中的长期记录

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